A toda hora vemos as mais variadas notícias sobre a evolução da inteligência artificial, mas a verdade, que poucos comentam, é que, pouco evoluímos em termos de inteligência, e muito evoluímos em termos de processamento de dados. Ou seja, para chegarmos em um cenário real de inteligência artificial forte e genérica, com máquinas que se aproximem da consciência e capacidade cognitiva humana, ou até mesmo que ‘pensem’, como um dia sonhou Alan Turing, ainda estamos muito distantes, embora o caminho para isso esteja cada vez mais sendo traçado.
O que quero dizer é que a inteligência artificial avançou muito em processamento, abrindo as portas para a simulação do nosso cérebro cada vez mais eficiente, mas pouco avançou em termos de criar modelos realmente de como funciona nossa mente, até porque a própria ciência ainda entende muito pouco dela, apesar de tantas evoluções tecnológicas.
Como assim, as máquinas não venceram o campeão mundial do jogo de tabuleiro Go? Sim e dai? É minha resposta. A vinte anos atrás as máquinas venceram o para muitos reconhecido como o maior jogador de Xadrez de todos os tempos, Garry Kasparov, e isso não mudou o cenário da inteligência artificial forte. Mas o Go tem muito mais combinações de jogadas. Pode ser, mas a duração de uma partida é tipicamente de no máximo 180 jogadas, o que para a capacidade de processamento de hoje deixa as coisas muito mais simples.
Mas e robôs como o IBM Watson que ganham competições de perguntas e respostas? Da mesma forma, estamos trabalhando basicamente com a automação das capacidades cognitivas, mas ainda longe do que realmente nossa mente é capaz de fazer quando pensamos em ‘pensar’, embora a meu ver esse seja um problema mais complexo que o dos jogos, pois envolve um número ilimitado de possibilidades.
Fantásticas e criativas mesmo foram as mentes humanas de seus criadores, unindo e compondo em algoritmos modelos tão competitivos como a análise estratégica dos campeões desses jogos, e, na verdade, precisamos evoluir mais em inteligência e sabedoria, e focar menos em processamento, para chegar em inteligência artificial forte e genérica, de fato, como iremos explorar nesse livro.

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